Вот несколько методов, обычно используемых в области «преобразователей предложений»:

1. Сиамские сети. Сиамские сети используют общую архитектуру для кодирования двух предложений, что позволяет выполнять вычисления сходства или задачи классификации.

2. BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей): BERT — это популярная предварительно обученная языковая модель, которую можно настроить для различных задач обработки естественного языка (NLP), включая встраивание предложений.

3. Word2Vec: Word2Vec – это метод представления слов в непрерывном векторном пространстве, который можно использовать для создания вложений предложений путем усреднения или комбинирования векторов слов.

4. Doc2Vec: Doc2Vec расширяет Word2Vec для создания вложений на уровне документа, позволяя представлять более длинные тексты, такие как предложения или абзацы.

5. Универсальный кодировщик предложений. Универсальный кодировщик предложений – это предварительно обученная модель, которая обеспечивает встраивание предложений фиксированной длины, фиксируя семантическое значение предложений.

6. Модели на основе преобразователей. Модели на основе преобразователей, такие как GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь), XLNet и RoBERTa, можно использовать для создания вложений предложений или выполнения задач на уровне предложений.

7. Среднее количество внедрений слов. Этот простой метод включает в себя вычисление среднего значения внедрений слов в предложении для получения представления предложения.

8. Иерархические методы. Иерархические методы сочетают встраивания на уровне слов и предложений для сбора как локальной, так и глобальной контекстной информации.

9. Контрастное обучение. Контрастное обучение направлено на изучение похожих представлений похожих предложений, одновременно отличая их от непохожих.

10. Потеря парного рейтинга. Попарная потеря рейтинга используется для обучения моделей ранжированию пар предложений на основе их сходства или родства.